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边缘检测算子：
    Sobel算子
    Laplacian算子
    Canny算子
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import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('test.jpg', 0)

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在Sobel函数的第二个参数这里使用了cv2.CV_16S。
因为OpenCV文档中对Sobel算子的介绍中有这么一句：
“in the case of 8-bit input images it will result in truncated derivatives”。
即Sobel函数求完导数后会有负值，还有会大于255的值。
而原图像是uint8，即8位无符号数，所以Sobel建立的图像位数不够，会有截断。
因此要使用16位有符号的数据类型，即cv2.CV_16S。
在经过处理后，别忘了用convertScaleAbs()函数将其转回原来的uint8形式。
否则将无法显示图像，而只是一副灰色的窗口。convertScaleAbs()的原型为：
dst = cv2.convertScaleAbs(src[, dst[, alpha[, beta]]])
其中可选参数alpha是伸缩系数，beta是加到结果上的一个值。结果返回uint8类型的图片。
由于Sobel算子是在两个方向计算的，最后还需要用cv2.addWeighted(...)函数将其组合起来。
其函数原型为：
dst = cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma[, dst[, dtype]])
其中alpha是第一幅图片中元素的权重，beta是第二个的权重，gamma是加到最后结果上的一个值。
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x = cv2.Sobel(img, cv2.CV_16S, 1, 0)
y = cv2.Sobel(img, cv2.CV_16S, 0, 1)
 
absX = cv2.convertScaleAbs(x)# 转回uint8
absY = cv2.convertScaleAbs(y)
 
dst = cv2.addWeighted(absX, 0.5, absY, 0.5, 0)

cv2.imshow("orign", img)
cv2.imshow("absX", absX)
cv2.imshow("absY", absY)

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Laplacian算子
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gray_lap = cv2.Laplacian(img, cv2.CV_16S, ksize=3)
dst = cv2.convertScaleAbs(gray_lap) # 转回uint8
 
cv2.imshow("orign", img)
cv2.imshow('laplacian', dst)
cv2.imshow("Result", dst)

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Canny算子
由于Canny只能处理灰度图，所以将读取的图像转成灰度图。
用高斯平滑处理原图像降噪。
调用Canny函数，指定最大和最小阈值，其中apertureSize默认为3。
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img = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 0)
canny = cv2.Canny(img, 50, 150)
 
cv2.imshow("orign", img)
cv2.imshow('Canny', canny) 

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()